西南科技大學《大數(shù)據(jù)應用綜合實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁西南科技大學《大數(shù)據(jù)應用綜合實踐》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設一個計算任務可以被分解為多個子任務，并在多個節(jié)點上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計算的效率？（）A.隨機分布B.哈希分布C.范圍分布D.復制分布2、假設要對大數(shù)據(jù)進行預測分析，例如預測股票價格走勢，以下哪種機器學習算法可能會表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林3、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點。以下關于異常檢測方法的描述，哪一個是不準確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離來識別離群點C.基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結果總是明確和準確的，不存在誤判的情況4、假設要對一個包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序5、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析時，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關于Apriori算法的描述，錯誤的是？（）A.它通過逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關聯(lián)規(guī)則D.它可以自動確定關聯(lián)規(guī)則的置信度閾值6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關系的追蹤非常重要。以下關于數(shù)據(jù)血緣關系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關系只在數(shù)據(jù)倉庫中存在，其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中不存在D.對于數(shù)據(jù)質量的評估和問題追溯具有重要意義7、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設我們有一個新的數(shù)據(jù)集，以下哪個不是EDA的主要目的？（）A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預測模型D.確定數(shù)據(jù)的質量和缺失值情況8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護至關重要。假設一家公司收集了大量用戶的個人信息用于數(shù)據(jù)分析，但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術不太適合用于保護數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)9、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用能夠提升服務質量，以下關于大數(shù)據(jù)在電信中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡資源配置，提升網(wǎng)絡性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用主要集中在客戶服務方面，對網(wǎng)絡運營的作用有限D.能夠識別欺詐行為，保障用戶權益10、在處理大數(shù)據(jù)時，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴展性而受到關注。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點，以下說法錯誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴格的事務處理，更注重數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時更改，無需事先定義嚴格的表結構C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結構化數(shù)據(jù)的存儲和管理，對于復雜關系的處理能力較強D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等多種類型11、在進行大數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個指標通常不適合作為主要評估指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差12、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關鍵的步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值和錯誤數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對于錯誤數(shù)據(jù)，通過手動檢查和修正來確保數(shù)據(jù)的準確性C.利用統(tǒng)計方法填充缺失值，并使用機器學習算法檢測和糾正錯誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，直接進行后續(xù)的分析13、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設一家金融機構擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預測客戶的信用風險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，總結數(shù)據(jù)的基本特征B.關聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風險類別D.回歸分析，建立信用風險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學模型14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術可以提高數(shù)據(jù)訪問效率。以下關于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時間的緩存策略會定期清除過期的數(shù)據(jù)D.自適應緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運行情況動態(tài)調整緩存內容15、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關鍵步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進行分析二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在電信客戶滿意度提升中的策略。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在民間藝術傳承中的應用。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)標注，在大數(shù)據(jù)中的重要性如何？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的機器學習庫，對一個包含銀行客戶交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行客戶細分和個性化服務推薦。2、（本題5分）用Python語言編寫一個程序，對存儲在HBase中的海量用戶地理位置數(shù)據(jù)進行軌跡分析。找出用戶的常去地點和移動模式。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含金融市場交易數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出波動幅度最大的5種金融產(chǎn)品，并計算它們的平均波動幅度。4、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個程序對一個大型的文本數(shù)據(jù)集進行主題建模。找出數(shù)據(jù)集中的主要主題和相關關鍵詞。5、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含社交媒體用戶活動數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進行分析。找出最活躍的10個用戶，并統(tǒng)計他們的活動總數(shù)。四、綜合分析題（本大題共3個小